深層学習に基づく心エコー画像品質管理システムの開発

深層学習に基づく心エコー画像品質管理システムを開発し、客観的かつ正確な心エコー画像の自動品質管理を実現します。 経胸壁心エコー検査を行う合計 2000 人の患者が、南京大学医学部と提携するドラム タワー病院の超音波医学部門に前向きに登録されました。 包含基準：標準化されたTTEビューセグメンテーションを持つ患者。除外基準: 標準セグメンテーションが不完全な患者。 左心室の傍胸骨長軸 (PLAX_LV)、大血管レベルの傍胸骨短軸 (PSAX_GV)、僧帽弁レベルの傍胸骨短軸 (PSAX_MV)、乳頭筋レベルの傍胸骨短軸 (PSAX_PM)、先端レベルの傍胸骨短軸 (PSAX_AP)、先端 4 腔 (A4C)、先端 3 腔 (A3C)、先端 2 腔 (A2C)。 1500 人の患者のデータがトレーニング セットとして使用され、残りは検証セットとして使用されました。 これらのビデオ データは、対応するビュー セグメンテーションに分類され、Video Swin Transformed Model によって分析されました。 次に,キーフレーム抽出,画像セグメンテーション,ビデオターゲット認識,およびビデオ分類モデルを組み合わせた異なるビューセグメンテーションの採点モジュールを確立した。 同時に、自動心エコー画像評価システムによって得られたスコアを人工スコアと比較しました。 常に修正と学習を繰り返し、最終的に自動採点システムを構築します。 最後に、残りの 500 人の患者に対して心エコー画像品質管理システムが実行され、改善されました。